Investor Preference Theory

Los Angeles Capital’s investment philosophy is based on Investor Preference Theory®，这是公司独特的概念，由公司创始人提出. Investor Preference Theory states that “股票的预期收益是其风险特征和市场分配给每个特征的价格(或预期风险溢价)的函数.“这一理念的关键在于开发专有技术，在股票风险溢价无法直接观察到的情况下，评估投资者在全球股市中如何为风险定价. Once estimated, 将风险溢价与股票在每种溢价下的敞口相结合，计算出某只股票今天的预期回报. 这种创新的投资理念应用于整个证券选择, portfolio construction, and trading steps of the process. 而不是对优秀投资的特征做出静态假设, 该理论认为，投资者对特定特征的偏好会随着经济和市场条件的变化而变化.

公司的投资理念旨在解决基本的投资问题, “在当前的市场环境下，投资者如何看待关键的股票风险? How are investor decisions influencing the price of risk?“30年的定量研究表明，估值的变化, business, 市场环境为各种风险因素创造了新的均衡价格. 投资者更关心通胀风险还是通缩风险? Forward looking earnings estimates or reported results? 强劲的资产负债表的安全性，或较弱的资产负债表上经济改善的机会? 这些只是该过程中捕获的许多因素中的一小部分.

Whereas most pricing models (e.g., CAPM(或APT)提供了一个基于固定资产估算风险和收益的框架, long-term definition of risk, 投资者偏好理论®提供了一个灵活的框架，以估计回报和风险，随着市场条件的变化.

Why Adopt a New Approach?

大多数基金经理专注于识别历史上产生超额回报的股票特征. By the end of the 1970s, 小股的主导地位使投资者得出结论，小公司更能适应不断变化的市场环境，并具有更高的风险，这为他们提供了少量的股票溢价. In the 1980s, 价值对增长的主导地位导致人们普遍认为，投资者为成长型股票支付了过高的价格. A decade later, investors shifted their views as global prosperity, 良性的通胀环境和贸易壁垒的下降创造了一个跨国成长型公司拥有竞争优势的环境. 到本世纪末，互联网公司的市值达到了2万亿美元, 投资者宣称信息革命才刚刚开始, that the destiny of brick and mortar companies was bleak, 市场对后风险投资领域的估值实际上是有根据的. Today, 投资者谈论高油价的影响，因为资本就像30年前那样追逐替代能源.

历史表明，投资者在形成关于未来投资机会和市场效率低下的投资观点时，过度受过去的影响. What's the risk with such thinking? 接受过去要素回报率可能会重复的共识观点, regardless of how rational the argument, 经常导致以后的业绩不佳.

问题不仅仅是追逐昨日的赢家. In a more subtle fashion, 市场结构的变化会影响投资者的风险管理过程, 迫使投资者承担更高的风险，而这些风险已经被高估. 事实上，这种情况在20世纪90年代发生在许多投资组合经理身上, who, 尽管他们对互联网公司的估值心存疑虑, 屈服于风险管理的压力，在互联网公司鼎盛时期收购了它们.

What are Investor Preferences?

投资者偏好包括任何投资者认为代表影响股票价值的有利或不利风险的股票特征. Over a market cycle, 投资者将价值或价格分配给各种风险特征，如市场因素(e.g.，市值，价格势头)，损益表和资产负债表措施(e.g., E/P or B/P), analyst expectations (e.g.，估计修正，收益惊喜)，和行业风险(e.g., Technology, Internet, Health Care, etc.).

以便更好地理解这些偏好是如何随时间变化的, one may look at historic factor returns, calculated to isolate one factor’s performance from another. 通过分析这些回报，很明显，投资者的偏好不是随机的, but evolve as investor views change over the market cycle. 事实上，价格波动与固定收益市场中更常见的系统性风险定价行为非常相似, such as credit and prepayment spreads or duration risk.

Who Shapes Investor Preferences?

Investor preferences are shaped by Wall Street analysts, academics, institutional account managers, retail mutual fund managers, and private equity investors. While stock prices may display random walk characteristics, investor preferences evolve through time, creating discernible prices.

研究表明，投资者的偏好通常适用于整个市场，也有几个例外. 资本在不同增长和价值区间自由流动, 计划发起人通常控制着大盘股和小盘股之间的分配. 事实上，考虑到在管理大vs. 小资本投资组合，偏好不同并不奇怪. In addition, 虽然全球资本在不同地区流动，但365app观察到不同地区的投资者对风险的定价往往不同. Thus, 365app需要考虑到这样一个事实，即全球市场在为特定风险成分定价方面尚未完全整合.

How Are Preferences Measured?

For more than twenty-five years, 量化经理通过分析每月的股票回报来衡量因素回报. By disaggregating common factor and sector effects, 高达三分之二的股票超额收益是可以解释的. 而传统的方法对于绩效归因和风险度量是有用的, 365app已经确定了几个改进，从分析中提取更多的信息内容, providing more stable and reliable returns.

Once returns for each factor have been estimated, 通过预测来确定当前每种风险的新均衡价格. 这个信息被翻译成365app宇宙中每个安全的离散alpha估计. 每个alpha估计值都是通过将每种证券暴露在大约20种风险特征下相乘而得到的, by the price, (i.e., expected return) of each those characteristics.

Overview

365app公司采用创新的投资流程来进行证券选择和投资组合的构建，逐步调整投资组合以适应市场条件的变化. 365app认识到，投资者对特定风险特征的偏好随着经济环境的变化而变化, 因此，365app认为，一个动态的过程对取得一致的结果至关重要. 365app的定量估值模型为客户的投资组合中每只股票的风险和回报来源提供了透明度，并对风险预算进行动态管理，以确保在每个时间点获得最佳的风险平衡回报. The firm’s investment process is outlined below.

The process is split into two main phases. 开发股票alpha是在动态alpha股票选择模型®的前三个步骤中执行的. Then, using these alphas, 投资组合管理构建定制的投资组合，并通过公司的交易部门执行交易.

Dynamic Alpha Stock Selection Model

365app公司的动态阿尔法选股模型(the Dynamic Alpha Stock Selection Model®)技术(“模型”)产生的阿尔法估值超过 9,000 global securities. It employs a factor-based approach, rigorously measuring and analyzing fundamental, sector, 以及国家变量，365app认为这些变量对投资者在买卖证券时非常重要. Returns are calculated for each factor. Next, forecasts for each factor are generated. 没有偏见或先入之见的预测应该是什么, nor is it forced to be zero if it is negative. 人们普遍认为，投资者了解一个因素是如何以及为什么定价的, based on their appetite for risk. Once the expectation is determined for each factor, then each stock’s exposure to that factor is considered. 股票阿尔法指数是每个因素的风险敞口乘以因素预测的函数. Because of the strict adherence to the above process, 选股的标准是有系统和全面的. However, since the Model is adaptive, 它在拐点上不像静态定量模型那样困难.

绩效归因表明，历史上产生的阿尔法指数大部分来自基本面因素，部分来自行业或国家因素，但比例较小. 365app的部门/国家管理方法是独特的，因为一个部门/国家代表股票回报的一个组成部分. In other words, 部门/国家分类被视为一种风险因素，其方式与上面提到的基本因素类似. As a result, 投资组合中部门和国家的权重是根据个别证券的吸引力自下而上确定的.

Portfolio Management

项目组合管理负责使用模型的输出, risk estimates, 以及365app研究部门开发的技术，以建立客户量身定制的投资组合. 而365app的动态Alpha选股模型驱动着投资过程, 投资组合经理在研究之间提供了一个完整的链接, Trading, Operations, and clients.

下面的展示描述了如何将客户需求与365app的自有市场预期相结合来开发一个客户投资组合.